AI 流暢度的挑戰
Jay 強調，目前的障礙並非缺乏興趣；相反地，是如何將普遍對 AI 的熱情轉化為具體、可投入生產的應用程式。他稱之為「差距」，其根源在於 AI 流暢度 – 理解並將這些先進概念轉化為實際商業產品的能力。
Jay 表示，困難源於使用大型語言模型 (LLMs) 的新穎性。他強調，這是一個全新的**「典範」**，與傳統軟體開發截然不同。它需要建立「護欄」並仔細考慮安全性和審核問題。
需要新專業知識的典範轉移
轉向 AI 驅動的解決方案不僅僅是技術升級；這是企業營運和創新方式的根本轉變。與先前的技術進步不同，AI 的採用通常遵循可預測的曲線，而 AI 正在各個行業和組織層面同時被採用。這種快速、廣泛的採用突顯了對新型專業知識的需求 – 這種專業知識不僅僅是技術能力，還包括對 AI 潛力和局限性的深刻理解。
因此，挑戰在於在整個組織中培養這種 AI 流暢度。它需要：
- 理解 LLMs 的能力： 企業需要掌握 LLMs 能做什麼和不能做什麼。這包括超越炒作，並對其優勢和劣勢有實際的了解。
- 識別合適的使用案例： 並非每個業務問題都最適合用 AI 解決。確定 LLMs 可以真正增加價值的領域至關重要。
- 制定穩健的實施策略： 將 LLMs 整合到現有工作流程和系統中需要仔細的規劃和執行。這包括解決數據隱私、安全性和道德考量。
- 建立「護欄」： 由於 LLMs 不是傳統軟體，因此建立安全保障非常重要，包括審核和安全問題。
- 持續學習和適應： AI 領域正在迅速發展。企業需要培養持續學習和適應的文化，以保持領先地位。
新加坡：ChatGPT 採用的中心
Jay 還分享了一個關於 ChatGPT 全球使用的有趣見解。他透露，新加坡擁有全球最高的人均聊天機器人使用率。這一統計數據突顯了這個城市國家對技術的前瞻性思維及其對 AI 解決方案的擁抱。這也與 OpenAI 去年 10 月宣布在新加坡設立辦事處的戰略舉措相符。
亞洲在 AI 革命中的獨特機會
此外，Jay 強調了 AI 為公司提供的獨特機會，尤其是亞洲的公司。他認為，這場技術革命可以賦予亞洲企業**「在全球舞台上扮演領導角色」**的能力。傳統上，技術採用通常始於矽谷，然後擴展到歐洲和其他地區。然而，AI 在全球範圍內的同步採用為亞洲公司成為創新先驅打開了大門。
他說：「這可能是亞洲公司首次在全球舞台上扮演領導角色。傳統上，你會看到技術首先在矽谷被採用，然後是歐洲。……現在，可能有一家來自亞洲的公司將成為最具創新性的公司。」
前所未有的需求和「雲霄飛車」效應
OpenAI 正在經歷 Jay 所描述的「市場上所有領域的巨大需求」。這種興趣的激增是前所未有的，產生了「雲霄飛車」效應，因為該公司正在努力跟上步伐。這與先前技術轉變（例如軟體即服務 (SaaS) 或雲端計算）的採用模式形成鮮明對比，後者通常會看到從早期採用者到廣泛實施的逐步進展。
消費者、企業、教育機構和開發人員同時採用 AI，這反映在 ChatGPT 的顯著增長中。Jay 提到，該平台最近突破了 4 億週活躍用戶，證明了其廣泛的吸引力和實用性。
AI：超越「善變的謎團」
Jay 駁斥了將 AI 視為神秘或難以理解的技術的觀點。他斷言「AI 並不是這個善變的謎團。它實際上已經準備好了。」他強調，公司已經在經歷由 AI 推動的轉型，展示了其對商業格局的實際影響。
AI 在各個領域的廣泛採用清楚地表明了其成熟度和為實際應用做好準備。它不再是局限於研究實驗室的未來概念；它是重塑產業和重新定義企業營運方式的當今現實。
轉型的關鍵領域
雖然 AI 的具體應用是多樣的並且不斷發展，但有幾個關鍵領域正在經歷重大轉型：
- 客戶服務： AI 驅動的聊天機器人和虛擬助理正在增強客戶服務體驗，提供即時支援和個人化互動。
- 行銷和銷售： AI 演算法正在分析大量數據以識別客戶偏好、個人化行銷活動並優化銷售策略。
- 營運和物流： AI 正在透過預測分析和自動化來簡化供應鏈、優化物流並提高營運效率。
- 產品開發： AI 正在加速產品開發週期，實現更快的原型設計、測試和迭代。
- 人力資源： AI 正在協助招聘、人才管理和員工敬業度，自動化任務並提供數據驅動的見解。
- 金融服務： AI 正被用於做出更好的投資決策，實施更安全和個人化的服務，以及更好地管理風險。
ChatGPT 的組成部分
ChatGPT，這個推動大部分轉型的 AI 聊天機器人，是總部位於舊金山的 OpenAI 公司的產品。它利用深度學習技術來產生對使用者輸入的類似人類的回應。這項技術使 ChatGPT 能夠參與對話、回答問題，甚至產生創意內容。
OpenAI 由 Elon Musk 和 Sam Altman 於 2015 年共同創立，已獲得知名投資者的重大支持，其中最著名的是 Microsoft。這種強大的財務支持使該公司能夠推動 AI 研究和開發的界限，從而產生像 ChatGPT 這樣的突破性創新。
ChatGPT 背後的底層技術是幾個關鍵組件的複雜相互作用：
- 大型語言模型 (LLMs)： 這些是在大量文本和程式碼數據集上訓練的複雜 AI 模型。他們學習識別模式、理解上下文並產生連貫的文本。
- 深度學習技術： 這些技術使模型能夠從數據中學習，而無需明確的程式設計。它們涉及多層人工神經網路，以分層方式處理資訊。
- 自然語言處理 (NLP)： 這個 AI 領域專注於使電腦能夠理解和處理人類語言。NLP 技術對於 ChatGPT 解釋使用者輸入和產生相關回應的能力至關重要。
- Transformer 網路： 這是一種特定類型的神經網路架構，已被證明對 NLP 任務特別有效。他們使用一種稱為「注意力」的機制，在產生回應時專注於輸入中最相關的部分。
AI 的未來：共同努力
像 ChatGPT 這樣的 AI 技術的持續開發和部署代表了研究人員、開發人員、企業和政策制定者的共同努力。隨著 AI 的不斷發展，解決道德考量、確保負責任的使用以及促進對其潛力和局限性的共同理解至關重要。
OpenAI 面臨的挑戰，將對 AI 的興奮轉化為可用的產品，是 AI 領域所有公司都面臨的挑戰。這也是 AI 革命的下一個重要步驟。